如何修改kafka重平衡策略为StickyAssignor策略，请给我python3代码

首先，需要使用Kafka的Python客户端库`kafka-python`。然后，通过以下代码修改Kafka消费者组的重平衡策略为StickyAssignor：

from kafka import KafkaConsumer
from kafka import TopicPartition
from kafka import OffsetAndMetadata
from kafka import ConsumerRebalanceListener

class StickyAssignorListener(ConsumerRebalanceListener):
    def on_partitions_revoked(self, revoked):
        # 在分区重新分配之前，你可以在这里保存消费者组的偏移量，
        # 并在分配新分区时重新分配它们
        pass

    def on_partitions_assigned(self, assigned):
        # 在分区重新分配之后，你可以在这里读取消费者组的偏移量，
        # 并从上次的偏移量继续消费新分配的分区
        pass

consumer = KafkaConsumer(
    'my-topic',
    group_id='my-group-id',
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    enable_auto_commit=False,
    partition_assignment_strategy=[StickyAssignor],
    # 添加重平衡监听器
    listener=StickyAssignorListener()
)

# 手动指定分区和偏移量
consumer.assign([
    TopicPartition('my-topic', 0),
    TopicPartition('my-topic', 1),
    TopicPartition('my-topic', 2),
])
consumer.seek(TopicPartition('my-topic', 0), 1234)
consumer.seek(TopicPartition('my-topic', 1), 5678)
consumer.seek(TopicPartition('my-topic', 2), 9012)

# 消费消息
for message in consumer:
    print(message)
    consumer.commit({
        TopicPartition(
            topic=message.topic,
            partition=message.partition
        ): OffsetAndMetadata(
            offset=message.offset + 1,
            metadata='metadata'
        )
    })

在上面的代码中，我们通过创建一个继承了`ConsumerRebalanceListener`的`StickyAssignorListener`监听器，并将其传递给消费者的构造函数中，从而实现了StickyAssignor策略。需要注意的是，我们需要手动指定分区和偏移量，以便在分区重新分配时重新分配它们。

当消费者需要退出时，需要调用`close()`方法关闭消费者，以确保所有未提交的偏移量都已提交：

consumer.close()